Cold operational readiness in the military: from science to practice
Notice bibliographique
Résumé
Cold weather operations are logistically difficult to orchestrate and extremely challenging for soldiers. Decades of research and empirical evidence indicate that humans are extremely vulnerable to cold and that individual responses are highly variable. In this context, it may be necessary to develop personalised strategies to sustain soldiers' performance and ensure overall mission success in the cold. Systematic cold weather training is essential for soldiers to best prepare to operate during, and recover from, cold weather operations. The purpose of this review is to highlight key aspects of cold weather training, including (1) human responses to cold, (2) nutrition, (3) sleep and (4) protective equipment requirements. Bringing science to practice to improve training principles can facilitate soldiers performing safely and effectively in the cold. Cold weather training prepares soldiers for operations in cold, harsh environments. However, decreases in physical, psychological and thermoregulatory performance have been reported following such training, which influences operational ability and increases the overall risk of injuries. When optimising the planning of field training exercises or operational missions, it is important to understand the soldiers' physical and cognitive performance capacity, as well as their capacity to cope and recover during and after the exercise or mission. Even though the body is fully recovered in terms of body composition or hormonal concentrations, physical or cognitive performance can still be unrecovered. When overlooked, symptoms of overtraining and risk of injury may increase, decreasing operational readiness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».